يكشف أحدث بحث من Google DeepMind عن المخاطر المحتملة لـ ChatGPT من حيث أمان البيانات. وجد فريق البحث أنه من خلال هجمات الاستعلام البسيطة ، من الممكن للمهاجمين الحصول على بيانات تدريب للنماذج ، التي جذبت اهتمامًا واسعًا لخصوصية وأمن نماذج اللغة الكبيرة. هذا الاكتشاف لا يعرض فقط قابلية النماذج الحالية ، ولكن يبدو أيضًا دعوة للاستيقاظ لتطوير النموذج المستقبلي.
على الرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT قد تم محاذاة وتحديدها أثناء التصميم والنشر ، فقد نجح فريق البحث في تكسير نموذج مستوى الإنتاج. هذا يشير إلى أنه حتى مع وجود تدابير أفضل محاذاة وحماية ، قد لا تزال النماذج تواجه خطر انتهاك البيانات. تؤكد هذه النتيجة على أنه يجب اعتبار الخصوصية والأمان اعتبارات أساسية أثناء تطوير النموذج.
يوصي فريق البحث بأن يحتاج المطورون إلى اتخاذ تدابير أكثر صرامة لتعزيز خصوصية النموذج وحمايته. لا يشمل ذلك التحسينات الفنية فحسب ، مثل تشفير البيانات والتحكم في الوصول ، ولكن أيضًا يتضمن اختبارًا وتقييمًا أكثر شمولاً للنموذج. من خلال محاكاة سيناريوهات الهجوم المختلفة ، يمكن للمطورين تحديد وتحديد نقاط الضعف المحتملة بشكل أفضل ، وبالتالي ضمان أمان النموذج في التطبيقات العملية.
بالإضافة إلى ذلك ، أشار البحث أيضًا إلى أنه مع الاستخدام الواسع النطاق لنماذج اللغة الكبيرة في مختلف المجالات ، ستصبح مشكلات أمان البيانات الخاصة بهم ذات أهمية متزايدة. سواء كانت تطبيقات تجارية أو أبحاث أكاديمية ، فإن حماية الأمن والخصوصية للنموذج سيكون مؤشرا رئيسيًا لقياس نجاحه. لذلك ، يحتاج المطورون والمؤسسات البحثية إلى مواصلة استثمار الموارد لتعزيز التقدم في التقنيات ذات الصلة للتعامل مع التهديدات الأمنية المتغيرة.
بشكل عام ، لا تكشف بحث Google Deepmind عن المخاطر المحتملة لنماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT من حيث أمان البيانات ، ولكن أيضًا توفر إرشادات مهمة لتطوير النموذج المستقبلي. من خلال تعزيز حماية الخصوصية واختبار الأمن ، يمكن للمطورين مواجهة التحديات بشكل أفضل وضمان أمان وموثوقية النماذج في مجموعة واسعة من التطبيقات.